Jornal de Pesquisa em Diabetes e Endocrinologia Acesso livre

Abstrato

Diabetes - Endocrinologia 2018: Usando medicina matemática e física para estudar a probabilidade de ter um ataque cardíaco ou derrame com base no índice de metabolismo (IM) - Gerald C Hsu- eclaireMD Foundation

Gerald C Hsu

O criador expandiu sua pesquisa de 8 anos sobre T2D juntamente com ~1,5 M de informações coletadas para analisar a relação entre o arquivo de digestão (MI), a unidade de status de bem-estar geral (GHSU: uma normal móvel de 90 dias de MI) e a probabilidade de ter uma insuficiência coronária ou derrame. Material e método: Em 2014, ele explorou e construiu modelos para MI e GHSU para compreender e quantificar as numerosas colaborações entre quatro rendimentos de doenças metabólicas e seis entradas de estilo de vida. Ele excluiu impactos hereditários, propensões individuais e condições de bem-estar anteriores para se concentrar nas mudanças dinâmicas dessas 10 informações e classificações de rendimento com uma soma de ~500 componentes. Ele usou >1M de informações nos 2.274 dias anteriores para processar a probabilidade de ter um episódio coronário ou derrame. Ele também dirigiu o trabalho de exploração dependente do rendimento de doenças e da entrada de estilo de vida de forma independente. Seja como for, neste exame, ele realizou uma pesquisa coordenada de informação/rendimento. Ele utilizou 80% dos resultados incorporados para contrastar e outros dois resultados desapaixonadamente. Resultados: Comparando os resultados de um período entre 2012 e 2018, as estimativas de probabilidade são: De 74% (2012) com uma redução para 33% (2018), com uma normal de 52% (Faixa de Normalização: 0% - 100%). Fim: Os resultados da recreação numérica são aprovados por relatórios de avaliação de bem-estar anteriores. Esta grande abordagem de reprodução dinâmica de informações utilizando medicação matemática-física fornecerá uma advertência precoce aos pacientes com doença incessante de ter um episódio coronário ou derrame mais tarde.

Introduction: The creator went through eight years gathering and preparing ~1.5 million information and exploring ailments and way of life the board subtleties on a patient (himself), who has three interminable maladies, for example, hyperlipidemia, type 2 diabetes (T2D), and hypertension. A similar individual experienced five cardiovascular scenes 1994 through 2006. This paper centers around his hazard likelihood of having a coronary episode or stroke because of his general metabolic and wellbeing conditions dependent on three arrangements of info information: his clinical assessment records since the year 2000; his way of life the board subtleties gathered since the year 2012; in view of another term the creator characterized, Metabolism Index (MI), which consolidates the patient's ailments and his way of life the board subtleties together to consider information themselves as well as their joined between connections. The creator is an examination researcher in the field of endocrinology, diabetes, and metabolic issue. His significant evaluation in this paper underlines on the quantitative connection between metabolic condition and hazard likelihood of having a respiratory failure or stroke.

Method: Initially, the creator built up a "static hereditary condition" in view old enough, sex, race, family ancestry, undesirable propensities, and waistline.

He at that point applied the hemodynamics idea to build up a "dynamic and full scale recreated" scientific model of blood blockage and course break. He utilized liquid elements idea to show the blood stream blockage which has ~70% - 80% likelihood. He additionally utilized strong mechanics idea to display the supply route break which has ~20% - 30% likelihood. He used 368,513 information to direct his initial two examinations which has 72,893 metabolic conditions (heftiness, diabetes, hypertension, hyperlipidemia) and 295,620 way of life subtleties (food, work out, water, rest, stress, day by day schedule) inside 2,274 days (1/1/2012 - 3/25/2018). Thirdly, he utilized ~1.5M information of digestion list model created in 2014 to direct his third investigation. At long last, he incorporated them into one generally hazard likelihood. He likewise directed hazard run affectability investigations utilizing diverse weighting factors.

Results: Despite the fact that his three hazard probabilities are somewhat unique numerically, yet their patterns of hazard decrease with time is indistinguishable, for example all dangers are decreasing a seemingly endless amount of time after year. The dangers dependent on ailments are:

(1) 75% in 2000 (followed by three cardiac episodes during 2001-2006);

(2) 64% in 2012 decreased to 26.4% in 2017 which is compatible with 26.7% by Framingham Studies;

(3) Faixa de sensibilidade da variância dos dados devido a diferentes fatores de ponderação: +/- 10% a +/- 18%.

Conclusão: Os resultados de probabilidade de risco determinados foram aprovados por relatórios de avaliação de bem-estar de clínicas médicas durante um longo período de 2000 a 2017. A partir desta investigação da abordagem de reprodução dinâmica de grandes informações utilizando medicação matemática e física, ela pode dar aos pacientes uma advertência precoce de ter outro episódio coronário ou derrame mais tarde.